(57)【要約】    【課題】      携帯型計算機の計算能力に制限がある場合であっても、高度のセキュリティとプライバシー保護を図ること。    【解決手段】  生体情報（顔画像）から特徴データを抽出するための一連の特徴データ抽出処理を、端末装置１００で実行する特徴データ抽出第１処理と、ＩＣカード１５０で実行する特徴データ抽出第２処理とに分割する。特徴データ抽出第１処理では、アルゴリズムが解読されても最終結果の特徴データが推測される可能性のない演算を行う。具体的には、他人情報に関与しない、つまり、他人情報を含むパラメータを用いない演算であって、しかも、広く知られた計算量の大きい演算を行う。例えば、ＤＣＴ変換とデルタ係数の計算を行う。  【選択図】      図１
2005222352.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の情報処理装置が、入力情報に対して特徴データ抽出処理の一部を実行する第１の抽出処理ステップと、
第２の情報処理装置が、前記第１の抽出処理ステップの結果に対して前記特徴データ抽出処理の残りの部分を実行する第２の抽出処理ステップと、
を有することを特徴とする認証方法。
【請求項２】
前記第１の抽出処理ステップは、前記特徴データ抽出処理のうち、アルゴリズムが解読されても最終結果の特徴データが推測される可能性のない演算を行う、ことを特徴とする請求項１記載の認証方法。
【請求項３】
前記演算は、他人情報を含むパラメータを用いない、ことを特徴とする請求項２記載の認証方法。
【請求項４】
前記演算は、他人情報を含む複数のパラメータの一部のみを用いる、ことを特徴とする請求項２記載の認証方法。
【請求項５】
前記第１の抽出処理ステップは、前記入力情報に対してグローバル特徴データ抽出処理の一部およびローカル特徴データ抽出処理の一部を実行し、前記第２の抽出処理ステップは、前記第１の抽出処理ステップの各結果に対して前記グローバル特徴データ抽出処理の残りの部分および前記ローカル特徴データ抽出処理の残りの部分をそれぞれ実行する、ことを特徴とする請求項１記載の認証方法。
【請求項６】
生体特徴を含む情報を入力する入力手段と、
前記入力情報に対して特徴データ抽出処理の一部を実行する第１の特徴データ抽出手段と、
前記特徴データ抽出処理の一部を実行して得られた第１の演算結果を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
あらかじめ登録された特徴データを記憶する記憶手段と、
他の情報処理装置において入力情報に対して特徴データ抽出処理の一部を実行して得られた第１の演算結果を入力する入力手段と、
前記第１の演算結果に対して前記特徴データ抽出処理の残りの部分を実行する第２の特徴データ抽出手段と、
前記特徴データ抽出処理の残りの部分を実行して得られた第２の演算結果と前記記憶手段に記憶された特徴データとを照合する照合手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
第１の情報処理装置および第２の情報処理装置を有する認証システムであって、
前記第１の情報処理装置は、
生体特徴を含む情報を入力する第１の入力手段と、
前記入力情報に対して特徴データ抽出処理の一部を実行する第１の特徴データ抽出手段と、
前記特徴データ抽出処理の一部を実行して得られた第１の演算結果を出力する出力手段と、を有し、
前記第２の情報処理装置は、
あらかじめ登録された特徴データを記憶する記憶手段と、
前記第１の情報処理装置から出力された前記第１の演算結果を入力する第２の入力手段と、
前記第１の演算結果に対して前記特徴データ抽出処理の残りの部分を実行する第２の特徴データ抽出手段と、
前記特徴データ抽出処理の残りの部分を実行して得られた第２の演算結果と前記記憶手段に記憶された特徴データとを照合する照合手段と、
を有することを特徴とする認証システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認証方法、情報処理装置および認証システムに関し、特に、生体情報を用いて本人認証を行うのに好適な認証方法ならびにこの認証方法を実現する情報処理装置および認証システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ネットワークシステムの端末装置とユーザが所持するＩＣ（Integrated Circuit）カードとの間で本人認証を行う認証方法として、生体情報を用いる認証方法が提案されている。生体情報には、例えば、指紋や声紋、虹彩、筆跡、人相（顔）などがある。生体情報の獲得方法には、大別して、ＩＣカード外で獲得する方法と、ＩＣカード内で獲得する方法とがある。
【０００３】
まず、生体情報をＩＣカード外で獲得する認証方法としては、例えば、特許文献１に示す方法が知られている。この方法では、図１３に示すように、指紋センサ１０で、ユーザの指紋を生体情報として読み取り、読み取った情報をＡ／Ｄ変換して画像データを生成する。生成された画像データは、演算処理端末１２の前処理部１４に送られ、前処理が施される。前処理では、入力された画像データに対して、色数を削減する処理や、濃淡を２値化する処理、ノイズを除去／平滑化する処理、整形処理、位置を補正する処理などが行われる。前処理された画像データは、特徴データ抽出部１６に送られ、指紋の特徴データが抽出される。抽出された特徴データは、暗号部１８で暗号化され、ＩＣカード２０に送信される。
【０００４】
ＩＣカード２０において、演算処理端末１２から送信された暗号化された特徴データは、登録時は格納処理部２２に入力され、照合時は復号部２４に入力される。格納処理部２２は、入力した特徴データを特徴データ格納部２６に格納する。特徴データ格納部２６には、ＩＣカード２０の正規所有者の特徴データが格納されている。復号部２４は、演算処理端末１２から入力した特徴データと、特徴データ格納部２６に格納された正規所有者の特徴データとをそれぞれ復号化する。照合部２８は、復号化された両方の特徴データを比較照合する。この比較照合の結果、両方の特徴データが一致すれば、ＩＣカード２０の所持者は正規所有者つまり本人であると認証され、一致しなければ、正規所有者でない、つまり、他人であると認証される。
【０００５】
次に、ＩＣカード内で生体情報を獲得する方法としては、例えば、特許文献２に示す方法が知られている。この方法では、図１４に示すように、外部装置３０と接続されるＩＣカード３２が、認識データ入力部３４、つまり、生体情報を読み取るセンサを備えており、認識データ入力部３４で生体情報を読み取り、演算処理部３６で、特徴データを抽出してメモリ３８にあらかじめ格納された正規所有者の特徴データと比較照合する。この比較照合の結果、ＩＣカード３２の所持者が正規所有者であるか否かが認証される。すなわち、この認証方法は、ＩＣカードそれ自体で完結的にユーザの本人認証を行う方法である。なお、ＩＣカード３２は、コネクト部４０を介して外部装置３０と接続され、認証結果を表示部４２に表示する。また、生体情報としては、主に、指紋が用いられる。
【特許文献１】特開２００１−２０２３３６号公報
【特許文献２】特開２０００−８１０１２５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記従来の認証方法においては、それぞれ次のような問題がある。
【０００７】
まず、ＩＣカード外で生体情報を獲得する方法においては、上記のように、ＩＣカードの外で生体情報を読み取り、特徴データの抽出を行い、得られた特徴データをＩＣカードに送信するため、外部の端末装置（演算処理端末１２）に特徴データ抽出処理アルゴリズムを設ける必要がある。この端末装置は、通常、ＩＣカードに比べて非常に高い計算能力を有するが、耐タンパのＩＣカードほどのセキュリティは備えていない。そのため、もし万が一特徴データ抽出処理アルゴリズムが不正に解読された場合には、ＩＣカード内の正規所有者の特徴データが推測されるおそれがある。ＩＣカード内の正規所有者の特徴データが推測された場合、その特徴データが改竄されない限り、セキュリティ上問題はないが、プライバシー上では問題がある。
【０００８】
次に、ＩＣカード内で生体情報を獲得する方法においては、ＩＣカードそれ自体で完結的に本人認証を行うものであり、耐タンパのＩＣカードを用いた場合、高度のセキュリティとプライバシー保護を図ることができるが、実際問題として、例えば、顔情報を用いて本人認証を行おうとした場合、その実現は極めて困難である。
【０００９】
第１に、顔情報を取り込むためにはＩＣカードにＣＣＤカメラを取り付ける必要があるが、ＣＣＤカメラをＩＣカードに取り付けて、かつ、画像の質やＩＣカードの厚さの問題をクリアするには現時点においてまだ幾多の技術的課題を乗り越えなければならない。
【００１０】
第２に、生体情報として顔情報を用いる場合、画像の前処理と特徴データの抽出に膨大な量の計算が必要であるため、現時点において携帯型計算機（ＩＣカード）の計算能力では対応できない。
【００１１】
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、携帯型計算機の計算能力に制限がある場合であっても、高度のセキュリティとプライバシー保護を図ることができる認証方法、情報処理装置および認証システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の認証方法は、第１の情報処理装置が、入力情報に対して特徴データ抽出処理の一部を実行する第１の抽出処理ステップと、第２の情報処理装置が、前記第１の抽出処理ステップの結果に対して前記特徴データ抽出処理の残りの部分を実行する第２の抽出処理ステップと、を有する。この場合、好ましくは、前記第１の抽出処理ステップは、前記特徴データ抽出処理のうち、アルゴリズムが解読されても最終結果の特徴データが推測される可能性のない演算を行う。
【００１３】
この方法によれば、入力情報（例えば、生体情報）から特徴データを抽出するための一連の特徴データ抽出処理を、第１の抽出処理ステップと第２の抽出処理ステップとに分割し、それぞれ第１の情報処理装置（例えば、計算能力の高い端末装置）と第２の情報処理装置（例えば、携帯型計算機である耐タンパのＩＣカード）とで分担して実行するため、一連の特徴データ抽出処理において第２の情報処理装置が行うべき計算量を削減することができ、しかも、第１の抽出処理ステップにおいて、アルゴリズムが解読されても最終結果の特徴データが推測される可能性のない演算を行うことにより、たとえ第１の情報処理装置で用いられる第１の抽出処理ステップのアルゴリズムが解読されたとしても、第２の情報処理装置で最終的に得られる特徴データが推測されることはなく、高度のセキュリティとプライバシー保護を図ることができる。すなわち、携帯型計算機の計算能力に制限がある場合であっても、高度のセキュリティとプライバシー保護を図ることができる。
【００１４】
本発明の情報処理装置は、生体特徴を含む情報を入力する入力手段と、前記入力情報に対して特徴データ抽出処理の一部を実行する第１の特徴データ抽出手段と、前記特徴データ抽出処理の一部を実行して得られた第１の演算結果を出力する出力手段と、を有する構成を採る。
【００１５】
この構成によれば、上記認証方法を実現する第１の情報処理装置を提供することができる。
【００１６】
本発明の情報処理装置は、あらかじめ登録された特徴データを記憶する記憶手段と、他の情報処理装置において入力情報に対して特徴データ抽出処理の一部を実行して得られた第１の演算結果を入力する入力手段と、前記第１の演算結果に対して前記特徴データ抽出処理の残りの部分を実行する第２の特徴データ抽出手段と、前記特徴データ抽出処理の残りの部分を実行して得られた第２の演算結果と前記記憶手段に記憶された特徴データとを照合する照合手段と、を有する構成を採る。
【００１７】
この構成によれば、上記認証方法を実現する第２の情報処理装置を提供することができる。
【００１８】
本発明の認証システムは、第１の情報処理装置および第２の情報処理装置を有する認証システムであって、前記第１の情報処理装置は、生体特徴を含む情報を入力する第１の入力手段と、前記入力情報に対して特徴データ抽出処理の一部を実行する第１の特徴データ抽出手段と、前記特徴データ抽出処理の一部を実行して得られた第１の演算結果を出力する出力手段と、を有し、前記第２の情報処理装置は、あらかじめ登録された特徴データを記憶する記憶手段と、前記第１の情報処理装置から出力された前記第１の演算結果を入力する第２の入力手段と、前記第１の演算結果に対して前記特徴データ抽出処理の残りの部分を実行する第２の特徴データ抽出手段と、前記特徴データ抽出処理の残りの部分を実行して得られた第２の演算結果と前記記憶手段に記憶された特徴データとを照合する照合手段と、を有する構成を採る。
【００１９】
この構成によれば、上記認証方法を実現する認証システムを提供することができる。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように、本発明によれば、携帯型計算機の計算能力に制限がある場合であっても、高度のセキュリティとプライバシー保護を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明の骨子は、入力情報に対する特徴データ抽出処理の一部を第１の情報処理装置（例えば、計算能力の高い端末装置）で実行し、残りの部分を第２の情報処理装置（例えば、携帯型計算機である耐タンパのＩＣカード）で実行すること、つまり、特徴データの抽出処理を複数の情報処理装置にまたがって順次実行することである。その際、第１の情報処理装置では、特徴データ抽出処理のうち、アルゴリズムが解読されても最終結果の特徴データが推測される可能性のない演算を行う。
【００２２】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２３】
なお、以下では、認証システムとして、例えば、ＩＣカードを所持するユーザの生体情報（ここでは、一例として、顔画像）を用いて本人認証を行う認証システムを例にとって説明する。この認証システムは、例えば、セキュリティエリアへの入退出管理装置や、クレジットカード端末装置、現金自動預入支払機（ＡＴＭ：Automatic Tellers Machine）などに適用される。
【００２４】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る認証システムの構成を示すブロック図である。
【００２５】
この認証システムは、計算能力の高い端末装置（第１の情報処理装置）１００と、ユーザによって所持され本人認証に使用される耐タンパのＩＣカード（第２の情報処理装置）１５０とを有する。ＩＣカード１５０は、端末装置１００に比べて計算能力が低い携帯型計算機である。この認証システムでは、入力情報（顔画像）に対して端末装置１００が特徴データ抽出処理の一部を実行し、この演算結果に対してＩＣカード１５０が特徴データ抽出処理の残りの部分を実行する。入力情報として生体情報（ここでは顔画像）を用いることにより、本人認証をより確実に行うことができる。
【００２６】
なお、生体情報は、顔に限定されるわけではなく、目や虹彩、鼻、口、耳など顔の一部であっても、体型や骨格、歯形、指紋、手形など身体または身体の一部であっても、声紋や筆跡であってもよい。
【００２７】
端末装置１００は、例えば、入退出管理装置やクレジットカード端末装置、現金自動預入支払機（ＡＴＭ）などであって、カメラ１０２、前処理部１０４、特徴データ抽出第１処理部１１０、ＲＯＭ１２０、ＲＡＭ１２２、インタフェース１３０およびこれら各部を制御する制御部１４０を有する。
【００２８】
カメラ１０２は、ＩＣカード１５０を所持するユーザの顔写真を撮影し、画像データとして前処理部１０４に渡す。
【００２９】
前処理部１０４は、カメラ１０２からの画像データに対して、ノイズ除去、顔検出と切り出し、正規化処理などを行う。前処理後の画像データは、特徴データ抽出第１処理部１１０に渡される。
【００３０】
特徴データ抽出第１処理部１１０は、特徴データ抽出処理の一部を実行する機能を有し、アルゴリズムが解読されても最終結果の特徴データが推測される可能性のない演算を行う。具体的には、本実施の形態では、他人情報に関与しない、つまり、他人情報を含むパラメータを用いない演算であって、しかも、広く知られた計算量の大きい演算を行う。そのため、特徴データ抽出第１処理部１１０は、ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform：離散的コサイン変換）変換部１１２と、デルタ係数計算部１１４とを有する。なお、ＤＣＴ変換部１１２とデルタ係数計算部１１４を有する特徴データ抽出第１処理部１１０の具体的動作については、後で詳細に説明する。
【００３１】
ＲＯＭ１２０にはプログラムやデータが記憶されており、ＲＡＭ１２２にはデータ等が一時的に記憶される。
【００３２】
インタフェース１３０は、図示しないが、ＩＣカード１５０を挿入するためのスロット部と、このスロット部に挿入されたＩＣカード１５０とデータのやり取りを行うリーダ／ライタ部とを有する。ここでは、例えば、端末装置１００の上記スロット部にＩＣカード１５０が挿入され、数秒経つと、カメラ１０２が作動して、ＩＣカード１５０を挿入したユーザの顔写真が撮られるように構成されている。
【００３３】
一方、ＩＣカード１５０は、インタフェース１５２、特徴データ抽出第２処理部１６０、ＲＯＭ１７０、ＲＡＭ１７２、照合部１８０およびこれら各部を制御する制御部１９０を有する。
【００３４】
インタフェース１５２は、ＩＣカード１５０が端末装置１００の上記スロット部に挿入された状態において、端末装置１００と通信を行う機能を有する。
【００３５】
特徴データ抽出第２処理部１６０は、端末装置１００の特徴データ抽出第１処理部１１０に対応しており、特徴データ抽出処理のうち、特徴データ抽出第１処理部１１０によって実行されない残りの部分（計算量は比較的小さい）を実行する機能を有する。この残りの部分の処理を実行することにより、最終結果の特徴データが生成される。そのため、特徴データ抽出第２処理部１６０は、データ整理部１６２を有する。なお、データ整理部１６２を有する特徴データ抽出第２処理部１６０の具体的動作については、後で詳細に説明する。
【００３６】
ＲＯＭ１７０にはプログラムやデータが記憶されており、ＲＡＭ１７２にはデータ等が一時的に記憶される。正規所有者の認証に必要な情報、例えば、正規所有者の特徴データ、照合用識別関数、閾値などは、あらかじめＲＯＭ１７０に記憶されている。
【００３７】
照合部１８０は、特徴データ抽出第２処理部１６０で得られる特徴データと、ＲＯＭ１７０にあらかじめ記憶された特徴データとを比較照合して、ＩＣカード１５０を所持するユーザが正規所有者であるか否かを判断する。
【００３８】
次いで、上記構成を有する認証システムの動作、つまり、正規所有者の認証方法について、図２〜図５に示すフローチャートを用いて説明する。ここで、図２は、端末装置１００の動作を示すフローチャート、図３は、図２の特徴データ抽出第１処理の内容を示すフローチャート、図４は、ＩＣカード１５０の動作を示すフローチャート、図５は、図４の特徴データ抽出第２処理の内容を示すフローチャートである。なお、図２および図３は、端末装置１００のＲＯＭ１２０に制御プログラムとして記憶されており、制御部（ＣＰＵ）１４０によって実行される。また、図４および図５は、ＩＣカード１５０のＲＯＭ１７０に制御プログラムとして記憶されており、制御部（ＣＰＵ）１９０によって実行される。
【００３９】
まず、端末装置１００の動作について、図２および図３を用いて説明する。
【００４０】
まず、ステップＳ１０００では、端末装置１００にＩＣカード１５０が挿入されたか否かを判断する。この判断は、端末装置１００のインタフェース１３０のスロット部にＩＣカード１５０が挿入され、インタフェース１３０のリーダ／ライタ部とＩＣカード１５０のインタフェース１５２とが接続されたか否かによって行われる。この判断の結果として、端末装置１００にＩＣカード１５０が挿入された場合は（Ｓ１０００：ＹＥＳ）、ステップＳ１１００に進み、端末装置１００にＩＣカード１５０が挿入されていない場合は（Ｓ１０００：ＮＯ）、待機する。
【００４１】
ステップＳ１１００では、カメラ１０２によって画像の読み取りが行われる。具体的には、端末装置１００にＩＣカード１５０が挿入され、数秒経つと、カメラ１０２が作動して、ＩＣカード１５０を挿入したユーザの顔写真を撮る。撮られた顔写真は、画像データとして前処理部１０４に渡される。
【００４２】
そして、ステップＳ１２００では、前処理部１０４で、ステップＳ１１００で読み取った画像データに対して前処理を行う。すなわち、読み取った画像データは、そのままではノイズや背景を含むため、特徴データの抽出には使用できない。そのため、前処理を行う必要がある。
【００４３】
具体的には、まず、読み取った画像データに対してノイズの除去と輝度の正規化を行う。次に、画像の中から背景領域を取り除く。背景領域は顔領域に比べて濃度が低いため、ヒストグラムを利用して画像データを２値化することにより、画像データから顔領域を切り出すことができる。また、個人によって、または、カメラ１０２に対するユーザの位置によって、切り出される顔領域の大きさが異なるため、画像数を正規化する。画像数の正規化は、まず、変換係数を算出し、幾何学的に変換した後、濃度を補間することによって行われる。本実施の形態では、正規化された画像のサイズは、例えば、５６×６４に設定される。前処理が施された画像データは、特徴データ抽出第１処理部１１０に渡される。
【００４４】
そして、ステップＳ１３００では、特徴データ抽出第１処理部１１０で特徴データ抽出第１処理を行う。この特徴データ抽出第１処理は、特徴データ抽出処理全体の一部であって、アルゴリズムが解読されても最終結果の特徴データが推測される可能性のない演算を行う。具体的には、本実施の形態では、他人情報に関与しない、つまり、他人情報を含むパラメータを用いない演算であって、しかも、広く知られた計算量の大きい演算を行う。例えば、ＤＣＴ係数とデルタ係数を求めて中間データを生成する。
【００４５】
すなわち、図３のステップＳ１３１０では、ＤＣＴ変換部１１２でＤＣＴ変換を行う。具体的には、例えば、前処理された画像を８×８画素のブロックに分割し、次の（式１）に従って、各ブロックに二次元ＤＣＴ変換を行い、二次元のＤＣＴ係数Ｃ（ｖ，ｕ）を算出する。
【００４６】
【数１】
2005222352.tif 000003
ここで、α（ｖ）、β（ｙ，ｘ，ｖ，ｕ）は、それぞれ、次の（式２）、（式３）によって定義される。
【数２】
2005222352.tif 000004
【数３】
2005222352.tif 000005
【００４７】
そして、図６に矢印で示すように、ＤＣＴ係数Ｃ（ｖ，ｕ）はＺ字形に並べ、その結果、任意の位置（ｂ，ａ）のブロックから、次の（式４）に示す特徴ベクトルを得る。
【００４８】
【数４】
2005222352.tif 000006
そして、ステップＳ１３２０では、デルタ係数計算部１１４でデルタ係数の算出を行う。具体的には、次の（式５）および（式６）に従って、水平方向のデルタ係数と垂直方向のデルタ係数をそれぞれ算出する。
【００４９】
【数５】
2005222352.tif 000007
【数６】
2005222352.tif 000008
ここで、ｈは、２Ｋ＋１の対称窓ベクトル（symmetric window vector）である。
【００５０】
そして、ステップＳ１３３０では、中間データの生成を行う。具体的には、ステップＳ１３１０で得られたＤＣＴ係数と、ステップＳ１３２０で得られたデルタ係数とを一定の規則で配列し、つまり、ＤＣＴ係数とデルタ係数を結合して、中間データを生成し、図２のフローチャートにリターンする。
【００５１】
そして、ステップＳ１４００では、中間データの暗号化を行う。この暗号化は、例えば、通信機能を有するインタフェース１３０において行われる。
【００５２】
そして、ステップＳ１５００では、中間データの送信を行う。すなわち、ステップＳ１４００で暗号化された中間データを、インタフェース１３０を通じてＩＣカード１５０に送信する。
【００５３】
そして、ステップＳ１６００では、ＩＣカード１５０から照合結果を受信したか否かを判断する。この判断の結果として、ＩＣカード１５０から照合結果を受信した場合は（Ｓ１６００：ＹＥＳ）、一連の認証処理を終了し、ＩＣカード１５０から照合結果を受信していない場合は（Ｓ１６００：ＮＯ）、待機する。
【００５４】
次に、ＩＣカード１５０の動作について、図４および図５を用いて説明する。
【００５５】
まず、ステップＳ２０００では、端末装置１００から暗号化された中間データを受信したか否かを判断する。この判断の結果として、端末装置１００から中間データを受信した場合は（Ｓ２０００：ＹＥＳ）、ステップＳ２１００に進み、端末装置１００から中間データを受信していない場合は（Ｓ２０００：ＮＯ）、待機する。
【００５６】
そして、ステップＳ２１００では、中間データの復号化を行う。すなわち、ステップＳ２０００で受信した暗号化された中間データを復号化する。この復号化は、例えば、通信機能を有するインタフェース１５２において行われる。復号化された中間データは、特徴データ抽出第２処理部１６０に渡される。
【００５７】
そして、ステップＳ２２００では、特徴データ抽出第２処理部１６０で特徴データ抽出第２処理を行う。この特徴データ抽出第２処理は、特徴データ抽出処理全体の残りの部分であって、ＩＣカード１５０の処理能力で対応可能な比較的簡単な処理を行う。具体的には、例えば、復号化された中間データの整理を行って特徴データを生成する。
【００５８】
すなわち、図５のステップＳ２２１０では、データ整理部１６２で中間データの整理を行う。具体的には、端末装置１００で生成された中間データに対して、一定の規則で必要な部分だけを残し、この残した部分から一定の規則でベクトルを作る。例えば、本実施の形態では、各ブロックに対して、上記（式４）において、照明の変化（illumination change）に影響されやすいＤＣＴ係数ｃ０、ｃ１、ｃ２を捨て、代わりにデルタ係数Δｈｃ０、Δｖｃ０、Δｈｃ１、Δｖｃ１、Δｈｃ２、Δｖｃ２を割り当て、新しい特徴ベクトルxを作る。
【００５９】
そして、ステップＳ２２２０では、特徴データの生成を行う。具体的には、各ブロックから得られた特徴ベクトルを連結して、ユーザの顔の特徴データＸを生成し、図４のフローチャートにリターンする。この段階で、一連の特徴データ抽出処理の最終結果が得られる。
【００６０】
そして、ステップＳ２３００では、照合部１８０で特徴データの照合を行う。具体的には、ＲＯＭ１７０には上記のようにＩＣカード１５０の正規所有者の顔特徴データがあらかじめ格納されており、ステップＳ２２００で生成された特徴データとＲＯＭ１７０に格納されている正規所有者の顔特徴データとを比較照合する。
【００６１】
ここで、比較照合の方法には、大別して、パターン間最小距離を用いる方法と、識別関数を用いる方法とがあるが、本実施の形態では、識別関数を用いる。識別関数は、顔のサンプルデータを用いて学習することによって求めることができる。生成された最終結果の特徴データとあらかじめ格納された正規所有者の特徴データとを学習済みの識別関数の入力データとして入力すると、両者の類似度が結果として得られる。なお、学習済みの照合用識別関数、閾値は、上記のように、あらかじめＲＯＭ１７０に格納されている。
【００６２】
そして、ステップＳ２４００では、ステップＳ２３００における特徴データの照合の結果として、両者が一致しているか否かを判断する。この判断は、例えば、両者の類似度が所定の閾値以上か否かによって行う。類似度が閾値以上の場合は、照合の結果として「一致」と判断し、類似度が閾値未満の場合は、照合の結果として「不一致」と判断する。この判断の結果として、一致の場合は（Ｓ２４００：ＹＥＳ）、ステップＳ２５００に進み、不一致の場合は（Ｓ２４００：ＮＯ）、ステップＳ２６００に進む。
【００６３】
ステップＳ２５００では、類似度が閾値以上であり照合結果が「一致」であるため、ＩＣカード１５０を所持するユーザは正規所有者（本人）であると認証され、ＩＣカード１５０の使用が全部または一部許可される。
【００６４】
これに対し、ステップＳ２６００では、類似度が閾値未満であり照合結果が「不一致」であるため、ＩＣカード１５０を所持するユーザは正規所有者でない、つまり、他人であると認証され、ＩＣカード１５０の使用が許可されない。
【００６５】
そして、ステップＳ２７００では、照合結果の暗号化を行う。この暗号化は、例えば、通信機能を有するインタフェース１５２において行われる。
【００６６】
そして、ステップＳ２８００では、照合結果の送信を行う。すなわち、ステップＳ２７００で暗号化された照合結果を、インタフェース１５２を通じて端末装置１００に送信する。
【００６７】
このように、本実施の形態によれば、生体情報（顔画像）から特徴データを抽出するための一連の特徴データ抽出処理を、端末装置１００で実行する第１処理と、ＩＣカード１５０で実行する第２処理とに分割するため、一連の特徴データ抽出処理においてＩＣカード１５０が行うべき計算量を削減することができ、しかも、特徴データ抽出第１処理において、アルゴリズムが解読されても最終結果の特徴データが推測される可能性のない演算を行うことにより、たとえ端末装置１００で用いられるアルゴリズムが解読されたとしても、ＩＣカード１５０で最終的に得られる特徴データが推測されることはなく、高度のセキュリティとプライバシー保護を図ることができる。すなわち、ＩＣカード１５０の計算能力に制限がある場合であっても、高度のセキュリティとプライバシー保護を図ることができる。
【００６８】
（実施の形態２）
図７は、本発明の実施の形態２に係る認証システムの構成を示すブロック図である。なお、この認証システムは、図１に示す実施の形態１に対応する認証システムと同様の基本的構成を有しており、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００６９】
本実施の形態の特徴は、端末装置２００側の特徴データ抽出第１処理部２１０において、他人情報を含む複数のパラメータの一部のみを用いて、アルゴリズムが解読されても最終結果の特徴データが推測される可能性のない演算を行うことである。そのため、端末装置２００は、特徴データ抽出第１処理部２１０にＫ−Ｌ（Karhunen-Loeve）射影部２１２を有し、さらに、Ｋ−Ｌ射影用パラメータをＲＯＭ１２０ａに格納している。また、ＩＣカード２５０は、特徴データ抽出第２処理部２６０にＤＡ（Discriminant Analysis：判別分析）射影部２６２を有し、ＤＡ射影用パラメータをＲＯＭ１７０ａに格納している。
【００７０】
すなわち、本実施の形態では、顔認証の手法として、判別分析法を使用する。判別分析法とは、あらかじめクラス分け情報が与えられた学習用データの集合を用いて、元の特徴ベクトルをクラス判別に適した特徴へ変換する線形写像を求める手法である。
【００７１】
このように、本実施の形態では、実施の形態１と異なる特徴データを用いるため、特徴データの抽出には実施の形態１と異なるアルゴリズムが使用され、端末装置２００とＩＣカード２５０とで分担する特徴データ抽出処理の分割の仕方も実施の形態１と異なっている。
【００７２】
具体的には、実施の形態１では、端末装置１００において、ＤＣＴ変換やデルタ係数の計算を行って中間データを生成し、ＩＣカード１５０において、その中間データの整理など比較的簡単な処理を行い、照合用の特徴データベクトルＸを生成し、得られた特徴データとあらかじめ格納された正規所有者の特徴データとの比較照合を行う。
【００７３】
これに対して、本実施の形態では、端末装置２００において、ＤＣＴ変換（図８のステップＳ１３１０）やデルタ係数の計算（図８のステップＳ１３２０）を行うのみならず、データを整理し連結して新しいベクトルＸを生成する処理（図８のステップＳ１３４０）までを行う。実施の形態１では、ここまでの結果Ｘを特徴データとして使用するが、このデータは次元数が大きいため、照合の計算量が大きい。そのため、本実施の形態では、特徴データの次元数を減少する。具体的には、引き続き、Ｋ−Ｌ射影部２１２で、得られたベクトルＸに対してＫ−Ｌ射影（変換）を施す（図８のステップＳ１３５０）。Ｋ−Ｌ射影は、次の（式７）により表される。
【００７４】
【数７】
2005222352.tif 000009
ここで、Ｙは、ＸのＫ−Ｌ空間への射影結果であり、Ｕは、学習データから得られた変換用係数配列である。
【００７５】
なお、Ｕは、上記のように、あらかじめ端末装置２００（のＲＯＭ１２０ａ）にＫ−Ｌ射影用パラメータとして格納してもよい。また、情報処理システムのオンラインを利用して、例えば、ＩＣカード登録センタから、端末装置２００のＲＡＭ１２２に、または、特徴データ抽出第１処理部２１０に直接ダウンロードするようにしてもよい。また、ＩＣカード２５０のＲＯＭ１７０ａにあらかじめ格納しておき、Ｋ−Ｌ射影を行う際に、ＩＣカード２５０から取得するようにしてもよい。ただし、最後者の場合、ＩＣカード２５０側でのＫ−Ｌ射影用パラメータの暗号化処理と、端末装置２００側での復号化処理とが必要になる。
【００７６】
特徴データ抽出第１処理部２１０で得られるベクトルＹは、中間データとして、暗号化され、ＩＣカード２５０に送信される。
【００７７】
一方、ＩＣカード２５０においては、特徴データ抽出第２処理部２６０のＤＡ射影部２６２で、端末装置２００からの中間データ（ベクトルＹ）に対して、ＤＡ射影（Discriminant Projection）を行う（図９のステップＳ２２３０）。この変換は、次の（式８）により表される。
【００７８】
【数８】
2005222352.tif 000010
ここで、Ｖは、ＤＡ射影用の係数配列であり、Ｚは、照合に用いられる最終結果の特徴データである。なお、Ｖは、あらかじめ学習データから得られ、ＩＣカード２５０のＲＯＭ１７０ａに格納されている。ＤＡ射影に際しては、端末装置２００からの中間データ（ベクトルＹ）と、あらかじめＲＯＭ１７０ａに格納されたＤＡ射影用パラメータ（ベクトルＶ）とがＤＡ射影部２６２に読み込まれる。
【００７９】
なお、この認証システムの全体動作は、図２および図４に示す実施の形態１に対応する端末装置１００およびＩＣカード１５０の動作と同様であるため、その説明を省略する。図８および図９は、それぞれ、本実施の形態に対応する特徴データ抽出第１処理および特徴データ抽出第２処理の内容を示すフローチャートである。図８は、端末装置２００のＲＯＭ１２０ａに制御プログラムとして記憶されており、制御部（ＣＰＵ）１４０によって実行される。また、図９は、ＩＣカード２５０のＲＯＭ１７０ａに制御プログラムとして記憶されており、制御部（ＣＰＵ）１９０によって実行される。
【００８０】
このように、本実施の形態によれば、端末装置２００側の特徴データ抽出第１処理部２１０において、他人情報を含む複数のパラメータの一部のみを用いて、アルゴリズムが解読されても最終結果の特徴データが推測される可能性のない演算を行うため、ＩＣカード２５０の計算能力に制限がある場合であっても、高度のセキュリティとプライバシー保護を図ることができる。
【００８１】
（実施の形態３）
図１０は、本発明の実施の形態３に係る認証システムの構成を示すブロック図である。なお、この認証システムは、図７に示す実施の形態２に対応する認証システムと同様の基本的構成を有しており、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００８２】
本実施の形態の特徴は、実施の形態２では特徴データ抽出処理においてグローバル（Global）特徴データのみを抽出するのに対し、グローバル特徴データのみならずローカル（Local）特徴データをも抽出することである。そのため、端末装置３００は、特徴データ抽出第１処理部３１０に、ローカル特徴データを抽出するための部品抽出部３１２およびウェーブレット（Wavelet）変換部３１４をさらに有する。また、ＩＣカード３５０は、特徴データ抽出第２処理部３６０に部品モーメント計算部３６２を有する。
【００８３】
ここで、顔画像の全体から抽出した顔特徴データをグローバル特徴データとした場合、ローカル特徴データとは、顔の一部分の画像データから抽出した局所的特徴データのことである。例えば、顔の一部分である目、鼻、口周りの部分の画像データから抽出した目特徴データ、鼻特徴データ、口周り特徴データが、それぞれ、ローカル特徴データに相当する。
【００８４】
次いで、上記構成を有する認証システムの動作について説明する。ただし、この認証システムの全体動作は、図２および図４に示す実施の形態１に対応する端末装置１００およびＩＣカード１５０の動作と同様であるため、その説明を省略する。図１１および図１２は、それぞれ、本実施の形態に対応する特徴データ抽出第１処理および特徴データ抽出第２処理の内容を示すフローチャートである。図１１は、端末装置３００のＲＯＭ１２０ｂに制御プログラムとして記憶されており、制御部（ＣＰＵ）１４０によって実行される。また、図１２は、ＩＣカード３５０のＲＯＭ１７０ｂに制御プログラムとして記憶されており、制御部（ＣＰＵ）１９０によって実行される。
【００８５】
本実施の形態では、図１１に示すように、ステップＳ１３６０およびステップＳ１３７０を図８に示すフローチャートに挿入している。また、図１２に示すように、ステップＳ２２４０およびステップＳ２２５０を図９に示すフローチャートに挿入している。
【００８６】
本実施の形態では、前処理後の顔画像データから特徴量抽出処理の一部を実行してグローバル特徴データを抽出する処理は、図８に示す実施の形態２の場合と同様であり、ＤＣＴ変換を行い（ステップＳ１３１０）、デルタ係数を算出し（ステップＳ１３２０）、データ（ＤＣＴ係数とデルタ係数）を整理し連結し（ステップＳ１３４０）、Ｋ−Ｌ射影を行う（ステップＳ１３５０）。この結果はベクトルＹ＝（Ｙ０，Ｙ１，…，Ｙｎ）である。ここで、この演算結果は、グローバル特徴データの抽出過程における演算結果であるため、便宜上、第１グローバル演算結果（中間データ）という。なお、第１グローバル演算結果は、暗号化された後、ＩＣカード３５０に送信される。
【００８７】
一方、前処理後の顔画像データから特徴量抽出処理の一部を実行してローカル特徴データを抽出する処理は、まず、部品抽出部３１２で、前処理後の正規化された顔画像データから目や鼻、口周りなどの部品を検出する（ステップＳ１３６０）。
【００８８】
そして、ウェーブレット変換部３１４で、顔画像データの、検出された各部品領域Ｉ（ｘ，ｙ）に対して、ウェーブレット変換を行う（ステップＳ１３７０）。ウェーブレット変換の結果は、例えば、Ｉ０（ｘ，ｙ）、Ｉ１（ｘ，ｙ）、…Ｉ１６（ｘ，ｙ）の１６個の画像で表す。ｘは座標上の横軸、ｙは縦軸を示し、（ｘ，ｙ）は座標位置を示す。各部品の特徴、つまり、最終的なローカル特徴データＦｌはベクトル（Ｍ０，Ｍ１，…，Ｍ１５）で表すことができ、ここで、ＭｋはＩｋ（ｘ，ｙ）のモーメントであり、この領域画像のある周波数帯域でのエネルギーを表す。モーメントＭｋは、次の（式９）によって表すことができる。
【００８９】
【数９】
2005222352.tif 000011
【００９０】
上記ウェーブレット変換部３１４の演算結果は、ローカル特徴データの抽出過程における演算結果であるため、便宜上、第１ローカル演算結果（中間データ）という。なお、第１ローカル演算結果も、暗号化された後、ＩＣカード３５０に送信される。
【００９１】
なお、グローバル特徴データの抽出と、ローカル特徴データの抽出とは、並行に実行してもよいし、逐次交互に実行してもよい。ただし、暗号化処理およびＩＣカード３５０への送信は、先に抽出された第１グローバル演算結果または第１ローカル演算結果から順次行う。
【００９２】
一方、ＩＣカード３５０においては、特徴データ抽出第２処理部３６０で、それぞれ端末装置３００から送信され復号化された第１グローバル演算結果および第１ローカル演算結果に対して、特徴量抽出処理の残りの部分を実行する。すなわち、第１グローバル演算結果に対しては、ＲＯＭ１７０ｂからＤＡ射影用パラメータを読み込み、ＤＡ射影を行うことにより、第２グローバル演算結果である最終的なグローバル特徴データＺ（顔全体の特徴データ）を生成する（ステップＳ２２３０）。
【００９３】
また、第１ローカル演算結果に対しては、部品モーメント計算部３６２で各部品のモーメントを計算することにより、第２ローカル演算結果である最終的なローカル特徴データ（顔の局所的特徴データ）を生成する（ステップＳ２２４０）。具体的には、ウェーブレット変換の結果である１６個の画像Ｉ０（ｘ，ｙ）、Ｉ１（ｘ，ｙ）、…、Ｉ１６（ｘ，ｙ）に基づき、（式９）を用いてモーメントＭｋを算出し、結果として最終的なローカル特徴データであるベクトルＦｌ＝（Ｍ０，Ｍ１，…，Ｍ１５）を算出する。
【００９４】
そして、ステップＳ２２３０で得たグローバル特徴データ（ベクトルＺ）と、ステップＳ２２４０で得たローカル特徴データ（ベクトルＦｌ）とを結合（融合）して、最終的な顔特徴データを生成する（ステップＳ２２５０）。
【００９５】
このように、本実施の形態によれば、グローバル特徴データとローカル特徴データの２種類の特徴データを抽出するため、認証精度をさらに向上することができる。
【産業上の利用可能性】
【００９６】
本発明に係る認証方法、情報処理装置および認証システムは、携帯型計算機の計算能力に制限がある場合であっても、高度のセキュリティとプライバシー保護を図ることができるという効果を有し、高精度の本人認証を必要とする入退出管理装置やクレジットカード端末装置、現金自動預入支払機（ＡＴＭ）などに有用である。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】本発明の実施の形態１に係る認証システムの構成を示すブロック図
【図２】端末装置の動作を示すフローチャート
【図３】実施の形態１に対応する特徴データ抽出第１処理の内容を示すフローチャート
【図４】ＩＣカードの動作を示すフローチャート
【図５】実施の形態１に対応する特徴データ抽出第２処理の内容を示すフローチャート
【図６】ＤＣＴ係数の順序を説明するための図
【図７】本発明の実施の形態２に係る認証システムの構成を示すブロック図
【図８】実施の形態２に対応する特徴データ抽出第１処理の内容を示すフローチャート
【図９】実施の形態２に対応する特徴データ抽出第２処理の内容を示すフローチャート
【図１０】本発明の実施の形態３に係る認証システムの構成を示すブロック図
【図１１】実施の形態３に対応する特徴データ抽出第１処理の内容を示すフローチャート
【図１２】実施の形態３に対応する特徴データ抽出第２処理の内容を示すフローチャート
【図１３】従来の認証システムの一例を示すブロック図
【図１４】従来の認証システムの他の一例を示すブロック図
【符号の説明】
【００９８】
１００、２００、３００  端末装置
１０２  カメラ
１０４  前処理部
１１０、２１０、３１０  特徴データ抽出第１処理部
１１２  ＤＣＴ変換部
１１４  デルタ係数計算部
１２０、１２０ａ、１２０ｂ、１７０、１７０ａ、１７０ｂ  ＲＯＭ
１２２、１７２  ＲＡＭ
１３０、１５２  インタフェース
１４０、１９０  制御部
１６０、２６０、３６０  特徴データ抽出第２処理部
１６２  データ整理部
１８０  照合部
２１２  Ｋ−Ｌ射影部
２６２  ＤＡ射影部
３１２  部品抽出部
３１４  ウェーブレット変換部
３６２  部品モーメント計算部
【図１】
2005222352.tif 000012
【図２】
2005222352.tif 000013
【図３】
2005222352.tif 000014
【図４】
2005222352.tif 000015
【図５】
2005222352.tif 000016
【図６】
2005222352.tif 000017
【図７】
2005222352.tif 000018
【図８】
2005222352.tif 000019
【図９】
2005222352.tif 000020
【図１０】
2005222352.tif 000021
【図１１】
2005222352.tif 000022
【図１２】
2005222352.tif 000023
【図１３】
2005222352.tif 000024
【図１４】
2005222352.tif 000025